Improving the Quality of Atopic Dermatitis Epidemiologic Research in the United States: A Systematic Review of Disease Definitions and Related Content in National Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic studies of atopic dermatitis (AD) are critical to improve our understanding of the disease burden and to identify numerous atopic and nonatopic comorbidities. Despite their widespread use, the definitions and related contents of AD in population-based surveys have not been comprehensively evaluated. To characterize the state of population-based health-related surveys in the United States that include AD or eczema, we conducted a systematic review of Ovid MEDLINE to study AD in the United States from database inception through March 26, 2025. Of the 916 articles screened, 24 were included in the analysis, which included 11 independent surveys. Most surveys rely on self-reporting of physician diagnosis of AD or the International Study of Asthma and Allergies in Childhood criteria, including a modified version of the International Study of Asthma and Allergies in Childhood criteria, which has not been validated. National surveys yield the largest sample and are typically repeated annually; however, some national surveys have not included questions on AD in recent years. National surveys do not use standardized definitions to identify AD and do not adequately capture the key aspects of AD burden. Therefore, future population-based surveys should address these issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».